Biodisponibilidade de metais traços nos sedimentos de manguezais da porção norte da Baía de Todos os Santos, Bahia, Brasil.
Bibliographic record
Abstract
"Neste estudo, determinou-se a distribuição espacial de Sulfetos Voláteis em Ácido (SVA) e Metais (Cd,Cu, Pb, Ni e Zn) Extraídos Simultaneamente (MES) no substrato lamoso do sedimento de manguezalda região de São Francisco de Conde (SFC) e Madre de Deus (MD), situados na porção norte da BTS.Foram escolhidas quatro estações, em um total de 25 pontos de coleta, em zona urbana, industrial eportuária. Os testes estatísticos aplicados mostraram não haver diferença estatística entre as estações. OSVA foi extraído do sedimento anaeróbio com ácido clorídrico 1 mol L-1, a frio, e os metais bivalentesliberados durante este tratamento são referidos como metais extraídos simultaneamente (MES). Comobjetivo de entender os processos referentes a biodisponibilidade dos metais em associação com ossulfetos, foram determinados: os parâmetros físicoquímicos da água superficial, assim como, fraçõesgranulométricas, matéria orgânica (1,13% 18,13%), carbono orgânico total (0,65% 10,52%),nitrogênio total (0,01% 0,32%), metais [Cd (< 0,10 mg Kg-1), Cu (0,45 mg Kg-1 10,27 mg Kg-1), Pb(1,36 mg Kg-1 21,14 mg Kg-1), Ni (0,66 mg Kg-128,62 mg Kg-1), Zn (4,68 mg Kg-137,12 mg Kg-1)].Comparando-se esses resultados com valores de referência internacionais (National Oceanic andAtmosferic Administration NOAA e Summary of Existing Canadian Environmental QualityGuidelines) verificou-se estarem abaixo dos valores estabelecidos, assim mesmo quando os resultadosforam comparados com àqueles encontrados em outras regiões (do Brasil e do mundo). Encontrou-seainda, valores <1 para a relação ?[MES]/[SVA], sugerindo a não biodisponibilidade desses metais.Estes resultados indicam que os teores dos metais estão em níveis referenciados como aqueles que nãodevem apresentar efeitos adversos à biota, exceto aos organismos bentônicos que ingerem partículas."
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".